RNA 시퀀싱 (RNA sequencing)은 유전자 발현 (gene expression)에 대한 풍부하고 다양한 데이터셋을 생성하며, 신약 개발 분야에서 활용도가 높은 세포 상태 및 기능에 대한 강력한 통찰력을 제공합니다. 이러한 데이터를 모델링하는 것은 내재적인 기술적 노이즈 (technical noise)와 실험적 배치 효과 (experimental batch effects)로 인해 어려움이 있으며, 이는 기존의 많은 전사체 파운데이션 모델 (transcriptomic foundation models, FMs)들이 선형 베이스라인 (linear baselines)에 비해 성능이 떨어진다는 사실에서도 입증됩니다. 이러한 결과는 딥 표현 학습 (deep representation learning)이 가공되지 않은 전사체 카운트 (raw transcript counts)를 직접 사용하는 것보다 뚜렷한 이점을 제공하는지에 대한 의문을 제기합니다. 본 연구에서는 귀납적 표현 학습 (inductive representation learning) 평가에 초점을 맞춘 새로운 자기지도 학습 (self-supervised) 모델인 TxFM을 개발하여 이를 탐구합니다. TxFM은 다양한 RNA-seq 카운트 데이터에 맞춤화된 마스크 오토인코딩 (masked autoencoding) 방식을 채택하며, 우리의 어블레이션 연구 (ablation study)는 강력한 전이 성능 (transfer performance)을 위해 필요한 핵심 아키텍처 구성을 경험적으로 식별합니다. 또한, 우리는 공개 학습 코퍼스인 DiverseRNA-1.4M을 큐레이션하였으며, 이 큐레이션된 데이터셋으로 학습된 TxFM이 100배 이상 큰 아틀라스 규모 (atlas-scale)의 코퍼스로 학습된 FM들보다 더 뛰어난 고충실도 유전자 표현 (high-fidelity gene representations)을 생성한다는 것을 발견했습니다. 종합적으로, 우리의 결과는 모델 아키텍처와 학습 데이터 큐레이션의 세심한 결합이 이루어진다면, 귀납적 자기지도 학습 (inductive self-supervised learning)이 전사체 표현 (transcriptomics representation)을 위한 실행 가능한 모델링 접근 방식임을 나타냅니다.